(57)【要約】【課題】車載交通情報処理装置の記憶容量やメモリの容量を低減するとともに、その装置の処理を高速化可能な交通統計情報生成装置を提供することを目的とする。【解決手段】本発明に係る交通統計情報生成装置は、交通情報履歴データ１として蓄積された日および時間帯ごとの履歴データのうち、所定の複数日の履歴データを日平均処理することにより、時間帯ごとの時間帯別統計値を算出する時間別統計処理部２を備える。そして、時間別統計処理部２で算出された複数の時間帯の時間帯別統計値を所定の圧縮許容誤差の範囲内で圧縮して圧縮値を生成し、当該圧縮値を交通統計情報データ４として格納するデータ圧縮・格納部３を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
交通情報履歴データとして蓄積された日および時間帯ごとの履歴データのうち、所定の複数日の前記履歴データを日平均処理することにより、前記時間帯ごとの時間帯別統計値を算出する時間別統計処理部と、
前記時間別統計処理部で算出された複数の前記時間帯の前記時間帯別統計値を所定の圧縮許容誤差の範囲内で圧縮して圧縮値を生成し、当該圧縮値を交通統計情報データとして格納するデータ圧縮・格納部とを備える、
交通統計情報生成装置。
【請求項２】
前記時間別統計処理部の日平均処理は、調和平均を用いる、
請求項１に記載の交通統計情報生成装置。
【請求項３】
前記データ圧縮・格納部は、
（ａ）第１の時間帯に対応する前記時間帯別統計値と、前記第１の時間帯から１以上の前記時間帯後の第２の時間帯に対応する前記時間帯別統計値との差の絶対値が、前記所定の圧縮許容誤差の半分よりも小さいかを判定し、
（ｂ）前記差の絶対値が前記所定の圧縮許容誤差の半分よりも小さいと判定した場合には、当該判定された前記第２の時間帯を一の時間帯だけ進めて前記（ａ）の処理に戻り、
（ｃ）前記差の絶対値が前記所定の圧縮許容誤差の半分以上と判定した場合には、当該判定された前記第２の時間帯を一の時間帯だけ戻した時間帯と前記第１の時間帯との間を圧縮区間として決定し、当該圧縮区間内の複数の前記時間帯別統計値に基づく一の値を前記圧縮値として決定した後、前記第１の時間帯に対応する前記時間帯別統計値を、前記半分以上と判定された前記第２の時間帯に対応する前記時間帯別統計値に変更して前記（ａ）の処理に戻る、
請求項１または請求項２に記載の交通統計情報生成装置。
【請求項４】
前記データ圧縮・格納部は、
前記圧縮値を各前記時間帯に対応させるための情報有無フラグを生成し、当該情報有無フラグを前記交通統計情報データとして格納する、
請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の交通統計情報生成装置。
【請求項５】
請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の交通統計情報生成装置が格納した前記圧縮値からなる圧縮データを伸長し、当該伸長されたデータをアプリケーションに与えるデータ伸長部を備える、
車載交通情報処理装置。
【請求項６】
請求項４に記載の交通統計情報生成装置が格納した前記圧縮値からなる圧縮データを交通統計情報生成装置が格納した前記情報有無フラグを用いて伸長し、当該伸長されたデータをアプリケーションに与えるデータ伸長部を備える、
車載交通情報処理装置。
【請求項７】
請求項１に記載の交通統計情報生成装置と、
請求項６に記載の車載交通情報処理装置とを備える、
交通情報処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、交通統計情報生成装置、車載交通情報処理装置、および、交通情報処理システムに関するものであり、特に、時間帯別統計値の圧縮値を生成する技術と、生成した圧縮値を処理する車載交通情報処理技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
交通情報処理システムが備える従来の車載交通情報処理装置では、リンクと呼ばれる道路区間単位を仮に旅行したときにかかる予想時間（以下、リンク旅行時間と記すこともある）を用いる。特許文献１に記載の発明では、過去のリンク旅行時間を集計し、時間帯ごとのリンク旅行時間統計値として記憶する統計値記憶手段を備えている。
【０００３】
【特許文献１】特許第２９２７２０４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述したように、車載交通情報処理装置が備える統計値記憶手段では、リンク旅行時間を集計してなる時間帯ごと（たとえば、区分間隔を５分間とすると１日は２８８の時間帯からなる）のリンク旅行時間統計値を記憶する。しかしながら、日本全国、北米大陸、欧州全域に対するリンクの数は、膨大な数となるため、リンク旅行時間統計値を保存する記憶容量や、それを処理するためのメモリが大量に必要になるという問題があった。また、リンク旅行時間統計値を処理するためのメモリを制約した場合には、記憶装置からリンク旅行時間統計値を区分けしてメモリに逐次格納し、逐次処理する必要が生じるため、長い処理時間を要するという問題があった。
【０００５】
本発明は、上記のような問題点を解決するためになされたものであり、車載交通情報処理装置の記憶容量やメモリの容量を低減するとともに、その装置の処理を高速化可能な交通統計情報生成装置、および、車載交通情報処理装置、および、交通情報処理システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る交通統計情報生成装置は、交通情報履歴データとして蓄積された日および時間帯ごとの履歴データのうち、所定の複数日の前記履歴データを日平均処理することにより、前記時間帯ごとの時間帯別統計値を算出する時間別統計処理部を備える。そして、前記時間別統計処理部で算出された複数の前記時間帯の前記時間帯別統計値を所定の圧縮許容誤差の範囲内で圧縮して圧縮値を生成し、当該圧縮値を交通統計情報データとして格納するデータ圧縮・格納部を備える。
【発明の効果】
【０００７】
本発明の交通統計情報生成装置によれば、車載交通情報処理装置で使用するデータを、データ圧縮・格納部により所定の圧縮許容誤差の範囲内で圧縮する。これにより、車載交通情報処理装置の記憶容量やメモリの容量を低減することができるとともに、その装置の処理を高速化することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
＜実施の形態１＞
図１は、本実施の形態に係る交通情報処理システムの構成を示す図である。図１に示すように、本実施の形態に係る交通情報処理システムは、交通統計情報生成装置５と、車載交通情報処理装置９とを備える。交通統計情報生成装置５は、センタ等に設置され、交通統計情報データを作成するものであり、車載交通情報処理装置９は、ナビゲーション装置に備えられ、交通統計情報生成装置５が作成した交通統計情報データを記憶する。なお、交通統計情報生成装置５と車載交通情報処理装置９の両方がナビゲーション装置に備えられていてもよい。まず、この図を用いて、交通統計情報生成装置５および車載交通情報処理装置９について簡単に説明する。
【０００９】
交通統計情報生成装置５は、交通情報履歴データ１と、時間別統計処理部２と、データ圧縮・格納部３と、交通統計情報データ４とを備える。交通情報履歴データ１には、リンクおよび日および時間帯ごとの過去（例えば、数週間から数年程度）の履歴データが蓄積されている。本実施の形態に係る履歴データは、リンク旅行時間、および、渋滞度を含む。時間別統計処理部２およびデータ圧縮・格納部３は、交通情報履歴データ１から複数の履歴データをリンクごとに読み取り、その履歴データを圧縮して圧縮値を生成し、当該圧縮値を交通統計情報データ４として格納する。
【００１０】
車載交通情報処理装置９は、交通統計情報データ６と、データ読出・伸長部７と、アプリケーション８とを備える。交通統計情報生成装置５で生成された交通統計情報データ４は、車載交通情報処理装置９に交通統計情報データ６としてコピーされる。データ読出・伸長部７は、交通統計情報データ６として格納された圧縮値からなる圧縮データのうち、アプリケーション８が必要とする圧縮データを伸長・抽出する。
【００１１】
図２は、本実施の形態に係る交通統計情報生成装置５の動作を示すフローチャートである。図２（ａ）は、交通統計情報生成装置５全体の動作を示すフローチャートであり、図２（ｂ）は、図２（ａ）のステップＳ２におけるデータ圧縮・格納部３の動作を示すフローチャートである。この図２を用いて、交通統計情報生成装置５の動作を説明する。
【００１２】
図２（ａ）のスタート後、時間別統計処理部２は、交通情報履歴データ１として蓄積された日および時間帯ごとの履歴データのうち、所定の複数日の履歴データを日平均処理することにより、時間帯ごとの時間帯別統計値を算出する（ステップＳ１）。本実施の形態に係る時間別統計処理部２は、交通情報履歴データ１から、あるリンクに対するある日ｉにおけるある時間帯ｊの履歴データＸｉ（ｊ）を読込むと、次式（１）により日平均処理し、時間帯別統計値Ａ（ｊ）を算出する。なお、以下の式において、ａｖｇは、その下に記された小文字の値について平均処理を行うことを意味するものとする。
【００１３】
【数１】
2010079521.tif 000003
【００１４】
この統計処理において、集計する日ｉ（＝１〜Ｍ）は、所定の複数日に含まれる。ここでいう所定の複数日は、例えば、曜日、平日、休日などにクラス分けされた複数日が該当する。こうして、所定の複数日ｉ（＝１〜Ｍ）の履歴データを日平均処理することにより、様々な種類の日について時間帯別統計値Ａ（ｊ）を算出することができる。
【００１５】
時間帯別統計値Ａ（ｊ）の時間帯ｊは、１日を所定のデータ更新単位で区分したときの値からなる。仮に、時間帯別統計値Ａ（ｊ）のデータ更新単位が５分である場合、時間帯ｊは、ｊ＝１，…，２８８となる。なお、以下の説明では、データ更新単位は、５分であるものとして説明するが、これに限ったものではなく、例えば、１０分、１５分、３０分で区分してもよい。例えば、交通情報履歴データ１における履歴データの更新時間が５分である場合に、時間帯別統計値Ａ（ｊ）を区分する時間を３０分にして、時間帯ｊ＝１，…，４８にしたい場合には、連続する６個の履歴データの平均時間を式（１）のＸｉ（ｊ）とすればよい。あるいは、３０分ごとの履歴データ（６個ごとの履歴データ）を式（１）のＸｉ（ｊ）とし、間の５個のデータを捨ててもよい。
【００１６】
また、式（１）で示される時間別統計処理部２の日平均処理は、単純（相加）平均だけでなく、調和平均、または、相乗平均を用いてもよい。仮に、次式（２）で算出される調和平均を用いた場合には、事故などの突発的な事象が生じた交通状況下で大きくなった履歴データ（例えば、リンク旅行時間）の変動を緩和した時間帯別統計値Ａ（ｊ）を得ることができる。
【００１７】
【数２】
2010079521.tif 000004
【００１８】
次に、データ圧縮・格納部３は、図２（ａ）に示すように、時間別統計処理部２で算出された複数の時間帯ｊの時間帯別統計値Ａ（ｊ）を、所定の圧縮許容誤差Ｗの範囲内で圧縮して圧縮値を生成する（ステップＳ２）。この圧縮値は、本実施の形態では、複数の時間帯別統計値Ａ（ｊ）を代表する代表値Ｄ（ｓ）である。そこで、以下、代表値Ｄ（ｓ）を圧縮値Ｄ（ｓ）と記すこともある。本実施の形態に係るデータ圧縮・格納部３は、圧縮値Ｄ（ｓ）の生成と並行して、圧縮値Ｄ（ｓ）を各時間帯ｊに対応させるための情報有無フラグである時間別情報有無フラグcompressInfo［ｊ］を生成する。このデータ圧縮・格納部３のステップＳ２の動作を、図２（ｂ）を用いて説明する。なお、以下、時間帯別統計値Ａ（ｊ）の時間帯ｊの最大値をｊｍａｘと記して、ｊ＝１，…，ｊｍａｘと記すこともある。また、以下では、基準時間帯をｋ、基準値をＸ0（＝Ａ（ｋ））、調査時間帯をｐ、調査値をｃ（＝Ａ（ｐ））と定義して説明する。
【００１９】
まず、初期化処理として、時間別情報有無フラグcompressInfo［１］＝ture（１）とする。また、時間帯別統計値Ａ（ｊ）の時系列の先頭の時間帯別統計値Ａ（１）を基準値Ｘ0に設定し、その次の時間帯別統計値Ａ（２）を調査値ｃに設定する（ステップＳ２１）。つまり、基準時間帯ｋ＝１，調査時間帯ｐ＝２と設定する。
【００２０】
それから、基準値Ｘ0と調査値ｃとの差の絶対値（＝｜Ｘ0−ｃ｜）と、所定の圧縮許容誤差Ｗの半分とを比較し、その差の絶対値（＝｜Ｘ0−ｃ｜）が、所定の圧縮許容誤差Ｗの半分よりも小さいかを判定する（ステップＳ２２）。以上のように、データ圧縮・格納部３は、第１の時間帯（基準時間帯ｋ）に対応する時間帯別統計値Ａ（ｋ）（＝Ｘ0）と、当該基準時間帯ｋから一以上の時間帯後の第２の時間帯（調査時間帯ｐ）に対応する時間帯別統計値Ａ（ｐ）（＝ｃ）との差の絶対値が、所定の圧縮許容誤差Ｗの半分よりも小さいかを判定する。
【００２１】
ここでの所定の圧縮許容誤差Ｗは、予め設定された固定の量（例えば、３０秒）に設定してもよいし、基準値Ｘ0の大きさに応じて変動する量（例えば、Ｘ0の１０％）に設定してもよい。仮に、後者のように、基準値Ｘ0の大きさに応じて変動するように設定すれば、さまざまなデータ種別や単位を扱う必要がある場合に、データ種別や単位が変わるごとに圧縮許容誤差Ｗをいちいち設定する必要がなくなる。そのため、装置の汎用性が高まり、メンテナンス性にすぐれ、開発コストを低減できるという効果を得ることができる。
【００２２】
本実施の形態に係るデータ圧縮・格納部３は、ステップＳ２２において、上述の差の絶対値が、所定の圧縮許容誤差の半分よりも小さい（つまり、｜Ｘ0−ｃ｜＜Ｗ／２）と判定した場合には、時間別情報有無フラグcompressInfo［ｐ］＝false（０）とする。それとともに、データ圧縮・格納部３は、ステップＳ２２で判定された調査時間帯ｐを一の時間帯だけ進め、ｐ＝ｐ＋１とする（ステップＳ２３）。その後、終了判断（ステップＳ２６）に進む。
【００２３】
本実施の形態に係るデータ圧縮・格納部３は、ステップＳ２２において、上述の差の絶対値が、所定の圧縮許容誤差の半分以上（｜Ｘ0−ｃ｜≧Ｗ／２）であると判定した場合には、時間別情報有無フラグcompressInfo［ｐ］＝ture（１）とする。それとともに、データ圧縮・格納部３は、ステップＳ２２で判定された調査時間帯ｐを一の時間帯だけ戻した調査時間帯ｐ−１と基準時間帯ｋとの間を、圧縮区間（ｋ〜ｐ−１）として決定し、当該圧縮区間内の複数の時間帯別統計値Ａ（ｊ）（ｊ＝ｋ，…，ｐ−１）に基づく一の値を圧縮値Ｄ（ｓ）として決定する（ステップＳ２４）。
【００２４】
ここで、ｓは、圧縮区間番号である。圧縮区間番号ｓの初期値はｓ＝１であり、圧縮区間が決定されるごとに、１加えられる（ｓ＝ｓ＋１）。圧縮区間内の複数の時間帯別統計値Ａ（ｊ）（ｊ＝ｋ，…，ｐ−１）に基づく一の値、つまり、圧縮値Ｄ（ｓ）は、本実施の形態では、次式（３）により算出される。
【００２５】
【数３】
2010079521.tif 000005
【００２６】
式（３）で示されるデータ圧縮・格納部３の平均処理は、単純（相加）平均だけでなく、調和平均、または、相乗平均を用いてもよい。本実施の形態では、この平均処理には、相加平均を用いるものとする。こうして、平均処理により圧縮値Ｄ（ｓ）を算出することにより、圧縮後の誤差（｜Ｄ（ｓ）−Ａ（ｊ）｜）（ｊ＝ｋ，…，ｐ−１）を、所定の圧縮許容誤差Ｗよりも必ず小さくすることができる。従来は、圧縮処理の実行と圧縮誤差の評価を複数回繰り返さなければ、許容圧縮誤差範囲内に収まる交通統計情報データを作成できなかった。本発明によれば誤差の上限を保証できるため、許容圧縮誤差が決まれば１回の圧縮処理で交通統計情報データを作成することができる。よって、交通統計情報生成装置５の演算量（圧縮処理および誤差評価）を大幅に削減することができる効果が得られる。
【００２７】
次に、ステップＳ２４後のステップＳ２５について説明する前に、仮に、基準値Ｘ0を、ステップＳ２４の説明で記載した圧縮値Ｄ（ｓ）と同じ値（基準時間帯ｋから調査時間帯ｐを一の時間帯だけ戻した調査時間帯ｐ−１までの間時間帯別統計値Ａ（ｊ）の平均値）に変更し、ステップＳ２２を行う場合について考察する。この場合、基準値Ｘ0＝Ｄ（ｓ）自身が調査値ｃ＝Ａ（ｐ）に追随する。そのため、調査値ｃが、所定の圧縮許容誤差Ｗの半分の値以下の範囲内で漸近的に単調増加（もしくは減少）する場合には、先の基準値Ａ（ｋ）と調査値ｃとの差の絶対値が、所定の圧縮許容誤差Ｗよりも大きいにも関わらず、ステップＳ２４に進めなくなる。そのため、時間帯別統計値Ａ（ｊ）の時間変動の特徴を圧縮後に表現できないという不具合が生じる。
【００２８】
そこで、本実施の形態に係るデータ圧縮・格納部３は、ステップＳ２４の後、基準値Ｘ0を調査値ｃに変更（Ｘ0＝ｃ）する。つまり、基準時間帯ｋに対応する時間帯別統計値Ａ（ｋ）を、ステップＳ２２で判定された直近の調査時間帯ｐに対応する時間帯別統計値Ａ（ｐ）に変更する。この変更後、データ圧縮・格納部３は、ステップＳ２２で判定された調査時間帯ｐを一の時間帯だけ進め、ｐ＝ｐ＋１とする（ステップＳ２５）。
【００２９】
ステップＳ２３またはステップＳ２５の後、データ圧縮・格納部３は、全時間帯ｊにおける調査が完了したか、つまり、ｐ＝ｊｍａｘ＋１であるかを判断する（ステップＳ２６）。ステップＳ２６で、ｐ＝ｊｍａｘ＋１であると判断された場合には、データ圧縮・格納部３は、ステップＳ２の処理を終了する。ステップＳ２６で、ｐ＝ｊｍａｘ＋１であると判断されなかった場合には、ステップＳ２２に戻り、Ｓ２３、または、Ｓ２４，Ｓ２５を繰り返して行う。
【００３０】
以上の動作を行うことにより、本実施の形態に係る交通統計情報生成装置５が備えるデータ圧縮・格納部３は、圧縮値Ｄ（ｓ）の変動が、所定の圧縮許容誤差Ｗの半分以上となるように圧縮値Ｄ（ｓ）を生成する。これにより、圧縮値Ｄ（ｓ）の個数を必要最低限の個数に抑えることができる。なお、ステップＳ２により最後に決定された圧縮区間番号ｓの最大値を、以下、ｓｍａｘと記すこともある。
【００３１】
以上のようなステップＳ２を行った後、データ圧縮・格納部３は、図２（ａ）に示すように、ステップＳ２で生成した時間別情報有無フラグcompressInfo［ｊ］を交通統計情報データ４として格納する。それとともに、データ圧縮・格納部３は、ステップＳ２で生成した圧縮値Ｄ（ｓ）を交通統計情報データ４として格納する（ステップＳ３）。
【００３２】
図３は、データ圧縮・格納部３が、ステップＳ３において、交通統計情報データ４として格納する交通統計情報の格納構成（全体）の一例を示す。この図３では、日本全国のＶＩＣＳリンクに関する交通情報を、日種単位および２次メッシュ単位でまとめて格納する例が示されている。
【００３３】
図４は、リンク別・時間別情報の格納構成（詳細）の例を示す。上述したように、本実施の形態に係る履歴データは、ＶＩＣＳリンクに関する混雑の度合い（規格化されたリンク旅行時間）を表す渋滞度、および、リンク旅行時間を含む。この図４では、履歴データ（渋滞度、および、リンク旅行時間）に係る圧縮値Ｄ（ｓ）が、時間別交通統計情報として格納される例が示されている。なお、図４に示される圧縮情報は、時間別情報有無フラグcompressInfo［ｊ］に相当し、図４に示される時間別情報更新単位は、上述のデータ更新単位に相当する。そこで、以下、時間別情報有無フラグを圧縮情報compressInfo［ｊ］と記し、データ更新単位を時間別情報更新単位と記すこともある。なお、図３および図４の格納構成は、データ構造の標準的な記法であるＡＳＮ．１（ＩＴＵ−Ｔ  Ｒｅｃ．Ｘ．６８０）記法を用いて記述している。
【００３４】
ここでは、時間別情報有無フラグcompressInfo［ｊ］を用いて、圧縮値Ｄ（ｓ）の時間情報を格納する例を示したが、圧縮値Ｄ（ｓ）の時間情報を直接、図４の時間別交通統計情報の中に含めても良い。例えば、一の圧縮値Ｄ（ｓ）に対して一の有効期限（ｈｈ（ｓ）時ｍｍ（ｓ）分まで有効）を格納すれば、車載交通情報処理装置９において一つ前の圧縮値Ｄ（ｓ−１）の有効期限（ｈｈ（ｓ−１）時ｍｍ（ｓ−１）分まで有効）との関係から、圧縮値Ｄ（ｓ）の有効な時間範囲は、ｈｈ（ｓ−１）時ｍｍ（ｓ−１）分からｈｈ（ｓ）時ｍｍ（ｓ）分と判断することができる。
【００３５】
図５に、図４に係る格納構成を行ったときに作成されるテーブルを示す。この図５では、時間別情報更新単位が５分である場合について示されている。本実施の形態に係るデータ圧縮・格納部３は、ステップＳ２で生成した圧縮情報compressInfo［ｊ］（ｊ＝１，…，２８８）と、圧縮値Ｄ（ｓ）（ｓ＝１，…，ｓｍａｘ）とを交通統計情報データ４として格納する。これにより、図５に示すようなテーブルが作成される。
【００３６】
圧縮情報compressInfo［ｊ］は、１ビット情報であるから、２８８個格納したとしても、２８８ビット、つまり、３６バイトの記憶容量に格納することができる。また、圧縮前には、時間帯別統計値Ａ（ｊ）を２８８個格納する必要があったが、圧縮後には、圧縮値Ｄ（ｓ）をｓｍａｘ（≦２８８）個格納するため、格納すべき個数を低減することができる。このように、圧縮情報compressInfo［ｊ］を用いて、圧縮値Ｄ（ｓ）を各時間帯ｊに対応させることにより、上述の記憶容量や、時間帯別統計値Ａ（ｊ）の個数、つまり、データサイズを抑制することができる。次に、これらの効果について、時間別情報更新単位が１５分であり、時間帯ｊが１〜９６の値をとる場合に、実際に上述の圧縮を行ったときの効果を詳しく説明する。
【００３７】
まず、圧縮情報compressInfo［ｊ］を用いて得られる効果を説明する。ｓｍａｘ個の圧縮値Ｄ（ｓ）各々に時間情報を付与したときのデータサイズと、圧縮情報compressInfo［ｊ］を用いたときのデータサイズとの違いについて説明する。
【００３８】
時間情報により、１の時間帯を表すためには、時間（０〜２３時）を表すために５ｂｉｔ、分（０〜５９分）を表すために６ｂｉｔ、合計１１ｂｉｔ必要となる。そのため、時間情報により、９６の時間帯を表すためには、１３２バイト（＝９６×１１／８）必要となる。それに対して、圧縮情報compressInfo［ｊ］は、１ビット情報である。そのため、圧縮情報により、９６の時間帯を表すためには、１２バイト（＝９６／８）だけあればよい。このように、圧縮情報compressInfo［ｊ］を用いることにより、データサイズを低減させることができる。
【００３９】
次に、履歴データが道路リンクにおける渋滞度である場合を例にして、圧縮前のデータの個数（時間帯別統計値Ａ（ｊ）の個数）と、圧縮後のデータの個数（圧縮値Ｄ（ｓ）の個数）とを比較する。図６は、渋滞度について、圧縮前後のデータを時間帯ｊ（＝１〜９６）ごとに示した図である。実線は圧縮前のデータを示し、四角状のプロットからなる階段状の線は、圧縮後のデータを示す。圧縮前のデータの個数、つまり、図６の垂直方向において互いに値が異なる個数は、約５０個であったが、圧縮後のデータの個数は、１０個となり、圧縮率が２０％となった。図７は、さまざまな道路リンクにおける圧縮率（実線）と、圧縮により生じた近似誤差（四角状のプロット）を示す図である。図に示すように、近似誤差を５％（所定の圧縮許容誤差）以下に抑えながら、５〜３０％の低い圧縮率、つまり、高効率の圧縮を達成できることが分かる。
【００４０】
交通統計情報生成装置５で生成された交通統計情報データ４は、車載交通情報処理装置９に交通統計情報データ６としてコピーされるため、以上のような圧縮値Ｄ（ｓ）、および、圧縮情報compressInfo［ｊ］は、交通統計情報データ６として格納される。そのため、本実施の形態に係る交通統計情報生成装置５によれば、車載交通情報処理装置９の統計値記憶手段の記憶容量やメモリ量を低減することができるとともに、その装置の処理を高速化することができる。
【００４１】
以上、図１に係る交通情報処理システムのうち、交通統計情報生成装置５について説明した。次に、車載交通情報処理装置９について説明する。図８は、車載交通情報処理装置９の動作を示すフローチャートである。データ読出・伸長部７は、交通統計情報データ６として格納された圧縮値Ｄ（ｓ）、および、圧縮情報compressInfo［ｊ］を読み出す（ステップＳ１００）。次に、データ読出・伸長部７は、読み出した圧縮値Ｄ（ｓ）からなる圧縮データを、圧縮情報compressInfo［ｊ］を用いて伸長し、データ更新周期ごとの交通統計情報Ｙ（ｍ）を生成する（ステップＳ１０１）。
【００４２】
図９は、ステップＳ１０１におけるデータ読出・伸長部７の動作の詳細を示す図である。このように、圧縮情報compressInfo［ｍ］がfalse（０）の値をとり続ける限り、交通統計情報Ｙ（ｍ）は、ｓが変わらない圧縮値Ｄ（ｓ）をとる。その一方で、圧縮情報compressInfo［ｍ］がtrue（１）の値をとったときには、交通統計情報Ｙ（ｍ）は、ｓ＝ｓ＋１とした圧縮値Ｄ（ｓ）をとる。ここで、ｍは、１日をデータ更新周期で区分した値であり、データ更新周期が１５分である場合、Ｎ＝９６となる。
【００４３】
その後、データ読出・伸長部７は、生成した交通統計情報Ｙ（ｍ）をアプリケーション８に与える。こうして、車載交通情報処理装置９が備えるデータ伸長部であるデータ読出・伸長部７は、交通統計情報生成装置５が格納した圧縮値Ｄ（ｓ）からなる圧縮データを伸長し、伸長されたデータ（交通統計情報Ｙ（ｍ））をアプリケーション８に与える。本実施の形態では、上述したように、データ読出・伸長部７は、交通統計情報生成装置５が格納した時間別情報有無フラグcompressInfo［ｊ］を用いて、上述の圧縮データを伸長する。なお、データ読出・伸長部７は、全ての交通統計情報Ｙ（ｍ）をアプリケーション８に与える必要はなく、アプリケーション８が必要とする交通統計情報Ｙ（ｍ）のみを与えるものであってもよい。
【００４４】
アプリケーション８が、例えば、経路探索アプリケーションである場合には、車載交通情報処理装置９は、各リンクの各時刻のリンク旅行時間や渋滞度に相当する交通統計情報Ｙ（ｍ）を用いて最適な経路を探索する。アプリケーション８が、例えば、地図表示アプリケーションである場合には、車載交通情報処理装置９は、各リンクの各時刻のリンク旅行時間や渋滞度に相当する交通統計情報Ｙ（ｍ）を地図上に表示してユーザに提示する。
【００４５】
以上のような本実施の形態に係る車載交通情報処理装置９によれば、圧縮値Ｄ（ｓ）からなる圧縮データを伸長する。そのため、車載交通情報処理装置９の統計値記憶手段の記憶容量やメモリ量を低減することができるとともに、その装置の処理を高速化することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】実施の形態１に係る交通情報処理システムの構成を示す図である。
【図２】実施の形態１に係る交通統計情報生成装置の動作を示すフローチャートである。
【図３】実施の形態１に係る交通統計情報生成装置の格納動作を示す図である。
【図４】実施の形態１に係る交通統計情報生成装置の格納動作を示す図である。
【図５】実施の形態１に係る交通統計情報生成装置の格納動作を示す図である。
【図６】実施の形態１に係る交通統計情報生成装置の効果を示す図である。
【図７】実施の形態１に係る交通統計情報生成装置の効果を示す図である。
【図８】実施の形態１に係る車載交通情報処理装置の動作を示すフローチャートである。
【図９】実施の形態１に係る車載交通情報処理装置の動作を示す図である。
【符号の説明】
【００４７】
１  交通情報履歴データ、２  時間別統計処理部、３  データ圧縮・格納部、４，６  交通統計情報データ、５  交通統計情報生成装置、７  データ読出・伸長部、８  アプリケーション、９  車載交通情報処理装置。
【図１】
2010079521.tif 000006
【図２】
2010079521.tif 000007
【図３】
2010079521.tif 000008
【図４】
2010079521.tif 000009
【図５】
2010079521.tif 000010
【図６】
2010079521.tif 000011
【図７】
2010079521.tif 000012
【図８】
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【図９】
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